Guannan Qu
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- ハイブリッドフィードバックサンプリングによるサンプル効率的モデル予測制御モデル予測制御2026/8/19
サンプリングベースのMPCの不安定性を分析し、最適なサンプリング分布をフィードバックポリシーで実現するFS-MPCを提案。局所探索と大域探索をバランスするハイブリッドサンプリングで、高次元・不安定系でも効率的に制御する。
- 群分散計画を用いた並列生涯MAPFの理論的枠組み群制御2026/8/18
生涯マルチエージェント経路探索問題において、RHCRの準最適性を理論的に証明し、それを基にエージェントをグループに分割して並列計画するGD-RHCRを提案し、性能を検証した。
- UAVGENT: 言語誘導型分散制御フレームワーク群制御2026/2/1
自然言語で指示されたミッションをLLMが解釈・検証し、分散制御器が追従する3層アーキテクチャを提案し、外乱下での追従性能を理論的に保証した。
- ノイズは無用の長物か？生成的ロボット制御の神話を覆す模倣学習2025/12/1
生成的制御ポリシーの成功要因を検証し、多様性や複雑な写像ではなく、中間ステップの教師あり学習と適度な確率性を伴う反復計算が本質だと示した。軽量な2段階回帰ポリシーがフローモデルと同等の性能を達成することを明らかにした。
- MuJoCoを用いた脚式ロボットの全身モデル予測制御歩行2025/3/1
MuJoCoのダイナミクスと有限差分近似微分を用いたiLQRによる全身MPCを実機の四足歩行・二足歩行・ヒューマノイドに適用し、シンプルな手法で実世界でも有効であることを示した。
- ASAP: シミュレーションと実世界物理の整合による俊敏なヒューマノイド全身スキルの学習sim2real2025/2/1
シミュレーションと実世界のダイナミクス差を補正する残差行動モデルを実機データから学習し、事前学習済みの運動追従方策を微調整することで、ヒューマノイドの俊敏な全身動作を実現する二段階フレームワークを提案した。
- 拡散スタイルアニーリングによるトルクレベル歩行制御のための全次数サンプリングベースMPC歩行2024/9/1
拡散モデルの考え方を取り入れたアニーリングでサンプリングベースMPCを改良し、四足ロボットの全次数ダイナミクスをリアルタイムに最適化して、学習なしで高精度な跳躍や歩行を実現した。
- モデルベース拡散による軌道最適化軌道最適化2024/7/1
軌道最適化問題のモデル情報からスコア関数を直接計算し、データ不要で拡散過程により軌道を最適化する手法を提案。接触の多い難タスクで強化学習やサンプリングベース手法を上回る。
- CoVO-MPC: Theoretical Analysis of Sampling-based MPC and Optimal Covariance Design2024/1/1